当数据量达到一定程度，单机的处理能力会无法达到性能的要求，采用并行计算，并利用多台服务器进行分布式处理可能会提升数据处理的速度，达到性能要求。然而如果使用不当，并行处理可能并不会提升处理的速度。这篇博客介绍了Dask中关于并行处理的一些效率方面的建议，尽管是针对Dask的说明，但对于所有的并行处理来说都是适用的。
CNN经典算法之Inception V1（GoogLeNet）
考虑价格和促销影响的销售预测算法实践
IE6的兼容问题
HFUTUtils的使用
origin绘图操作案例(1)
张华平分词（又名中科院分词/NLPIR分词）的使用（Java版本）
python中Scrapy的安装详细过程
MySQL启用中文全文检索功能
background综合属性
如何理解狄利克雷过程（Dirichlet Process）
Dirichlet Distribution（狄利克雷分布）与Dirichlet Process（狄利克雷过程）
贝塔分布（Beta Distribution）简介及其应用
使用R语言进行K-means聚类并分析结果
回归模型中的交互项简介（Interactions in Regression）
矩母函数简介（Moment-generating function）
stata 用outreg2输出回归结果
H5文件简介和使用
普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）的详细推导过程
Wishart分布简介
Generative Adversarial Networks 生成对抗网络的简单理解